摘要
数字识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来取得了显著的进展。
深度学习的出现，特别是卷积神经网络（CNN）的应用，为数字识别技术带来了革命性的突破。
VGGNet作为一种经典的CNN架构，在图像分类和识别任务中展现出优异的性能。
本文综述了基于VGGNet-16的数字识别系统研究现状，首先介绍了数字识别的背景、意义以及CNN和VGGNet-16模型，接着重点阐述了VGGNet-16在数字识别中的应用，包括模型结构、训练方法、参数设置、评估指标等方面，并对现有研究成果进行了分析和比较。
最后，总结了基于VGGNet-16的数字识别系统的优势和不足，并展望了未来的研究方向。
关键词：数字识别；卷积神经网络；VGGNet-16；深度学习；图像识别
#1.1数字识别数字识别是指将包含数字的图像转换为计算机可处理的数字形式的技术。
作为光学字符识别（OCR）的一个重要分支，数字识别在众多领域发挥着至关重要的作用，例如：-邮政编码识别：自动识别信封上的邮政编码，提高邮件分拣效率。
-车牌识别：自动识别车辆的车牌号码，应用于交通管理、停车收费等场景。
-银行票据识别：自动识别银行票据上的数字信息，提高银行业务处理效率。
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